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数据管理实践向数据产品的演变有几个关键方面。传统的数据管理侧重于内部运营需求，数据存储在孤立的系统中。数据目录已转变为交互平台，促进数据发现和消费。数据产品管理强调通过迭代开发和以客户为中心的方法为外部客户提供价值。 摩尔鸿沟凸显了从早期采用者过渡到更加广阔市场的挑战。数据复用和货币化至关重要，内部数据产品为外部商业化奠定了基础。

数据治理

2024-05-17 09:50

主数据管理(mdm)是确保跨组织数据一致、可靠的支柱，为关键业务实体（例如客户和产品等）建立单一事实来源。然而，传统的mdm系统在适应快速发展的过程中面临着挑战。以新数据源和动态业务需求为特征的数据格局。 为了应对这些挑战，本文提出了一种由ai/ml技术和数据湖架构提供支持的前瞻性mdm方法。通过利用这些技术，组织可以克服传统mdm系统的局限性，并在管理主数据方面实现更高的适应性和准确性。

数据治理

2024-05-16 10:21

在这篇文章中，我想从企业架构的角度分享一些关于数据驱动策略的思考。我希望它能帮助 it 人员和业务人员从不同的角度看待这个主题，并为解决该领域当前的业务挑战提供清晰的思路。

数据治理

2024-05-11 10:07

作为一名数据专业人士，我亲眼目睹了新技术的诱惑以及追随行业最新、最伟大趋势的诱惑。尽管追逐最新热点可能很有吸引力，但重要的是要记住，在有效利用数据方面，技术只是难题的一小部分。这就是为什么我决定创建一个参考数据战略——该文档提供了除了技术之外数据战略的关键要素，作为公认的行业最佳实践。参考数据战略以易于理解的格式为业务领导者、数据专家和 it 专业人员提供最佳实践，指导数据战略的设计和实施。它旨在成为设计和实施您自己的数据战略的骨架。重要的不仅仅是技术，还有人员和文化、流程和治理框架、在线欧洲杯买球的合作伙伴关系以及共同创造成功的战略。通过遵循此参考数据战略，您可以设计和实施自己的定制数据战略，并确保您充分利用数据并推动对业务真正重要的结果。

数据治理

2024-05-08 10:43

bi驱动派观点：bi是数据运用的重要场景，数据中台要建得好、用得好，是离不开bi的。关于这个观点其中有网友的留言十分到位：“对于大部分企业的数据中台团队而言，bi是唯一的业务，bi不仅是数据中台脸面也是数据中台的灵魂。” 治理先行派观点：数据中台建设的关键还是要看数据治理，没有治理的数据，就是“垃圾级、垃圾出”，bi做的再漂亮，也是个“然并卵”！ 这两派的观点各有各的道理，说的都很在理。那么，有人就问了：数据中台的灵魂到底是什么？今天针对这个话题，聊一聊我的想法和思考。

数据治理

2024-05-07 09:47

数据共享可以给公司带来很多好处，但也带来了一系列问题。公司经常遇到的两个主要问题是隐私和安全。

数据治理

2024-05-07 09:40

在当今数据驱动的社会中，数据不仅是力量的源泉，而且是推动业务成功、为决策提供信息并释放新机遇的重要资产。但是，关键问题是，组织或个人如何使这一宝贵资产广泛使用，使每个人都可以轻松访问和使用它？这个现代数据平台的一个关键组成部分是数据市场的创建。

数据治理

2024-05-07 09:39

数据管理工作充满曲折和挑战，今天就来聊聊我当前面临的八大困境，分别是：大模型瓶颈、责权利不对等、组织架构缺陷、达摩克利斯之剑、扁平化悖论、数据不owner、完美的“坑”、冲动是魔鬼。同时也给出了我的一些思考，与大家共勉。

数据治理

2024-05-07 09:32

在当今数据驱动的社会中，数据不仅是力量的源泉，而且是推动业务成功、为决策提供信息并释放新机遇的重要资产。但是，关键问题是，组织或个人如何使这一宝贵资产广泛使用，使每个人都可以轻松访问和使用它？这个现代数据平台的一个关键组成部分是数据市场的创建。

数据治理

2024-05-06 10:31

不要总是期望庞大的数据管理团队和复杂的数据策略；在数据管理方面，成功的关键可能只是一个内部业务在线欧洲杯买球的合作伙伴。现实世界的经验表明了这样一种模式：数据治理的复杂性通常会归结为单一在线欧洲杯买球的合作伙伴关系的质量。

数据治理

2024-04-29 10:13

特定数据域的数据治理最近成为各个行业的焦点。

数据治理

2024-04-29 10:07

在高级分析、商业智能、人工智能和机器学习领域，数据交付的重要性怎么强调都不为过。这不仅仅是建立一条管道；精心设计的流程包含一系列关键步骤，从数据提取和转换到数据治理和质量保证。无论是启动新的实施还是增强现有的数据平台，都必须注意本文中概述的步骤和技术。通过优先考虑有效的数据交付策略，组织可以确保高质量数据的无缝流动，以支持其分析工作并推动明智的决策过程。

数据治理

2024-04-28 10:47

水利水电工程是个庞大的工程，涉及多个系统，如水库调度系统、大坝安全监测系统、水闸控制系统、水文监测系统等。这些系统之间需要共享数据，以便进行统一的工程管理和决策。

数据治理

2024-04-26 11:41

在日益数据驱动的世界中，精心设计的数据策略对于旨在在数字经济中健康发展的企业来说是必要的。但从哪儿开始呢？更重要的是，如何确保数据策略不仅仅存在于纸面上，而是转化为有形的商业价值？

数据治理

2024-04-26 09:26

在当今时代，it组织正在努力应对数据复杂性和规模呈指数级增长的问题，其特点是三个v：数量、速度和多样性。市场的快速而持续的变化使这一挑战变得更加复杂，需要灵活地适应不断变化的业务目标。现在，比以往任何时候都更需要数据驱动的决策。高质量和及时的见解不仅仅是奢侈品，而且是明智的决策和行动的必需品。

数据治理

2024-04-24 09:33

实现数据质量意味着使质量改进变得可操作且可操作。使用元数据，可以建立质量标准，了解当前数据的不足之处，并制定改进活动以使其达到想要的状态。 对于某些组织来说，数据分散在不同的系统和部门中。这通常会导致碎片、不一致和不准确，从而难以建立集中的数据质量流程和控制。

数据治理

2024-04-22 10:17

内容： 1. 什么是数据架构 2. lambda vs kappa 架构 3. 实际项目

数据治理

2024-04-15 09:39

内容： 1. 数据管道 2. 数据管道的类型 3. 如何实现数据管道 4. 如何防止数据管道破损 5. apache kafka

数据治理

2024-04-09 09:27

内容： 1. 数据质量 2. 如何实施数据质量 3. 数据治理 4. 如何实施数据治理

数据治理

2024-04-09 09:24

内容： 1.数据仓库 2.数据湖 3.数据lakehouse 4.数据网格 5.数据虚拟化 6.datafabric 数据工程概念：第1部分，数据建模

数据治理

2024-04-08 13:49

本文是由 4 部分组成的系列文章中的第二篇文章，该系列文章简要介绍了不同的数据在线欧洲杯买球的解决方案以提供总体概述。它完全与工具无关，并讨论了可以根据其功能由不同工具处理的数据管理概念。

数据治理

2024-04-08 11:25

这是数据工程概念系列 10 部分中的第 4 部分。在这一部分中，我们将讨论数据管道。内容包括：数据管道、数据管道的类型、如何实现数据管道、如何防止数据管道破损、apache kafka

数据治理

2024-04-08 09:21

本文是由 4 部分组成的系列文章中的第一篇，该系列文章简要介绍了不同的数据在线欧洲杯买球的解决方案以提供总体概述。本系列完全与工具无关，讨论了可以根据其功能由不同工具处理的数据管理概念。

数据治理

2024-04-07 09:44